[김한성의 AI시대] AI 시대의 진짜 경쟁은 기준이다

김한성 굿프롬프트 대표

▲김한성 굿프롬프트 대표

“AI는 이제 법의 언어로 말하기 시작했다." 2026년 1월 22일 시행된 AI 기본법을 두고 일부에서는 “또 하나의 규제"라고 말한다. 기업의 부담이 늘어나는 것 아니냐는 우려도 있다. 그러나 이번 법의 취지를 그렇게만 보는 것은 좁은 해석이다. AI 기본법은 산업을 묶기 위한 족쇄가 아니라, AI를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 자리 잡게 하기 위한 기준 설정에 가깝다. 무엇을 하지 말라는 법이라기보다, 어떻게 책임 있게 활용할 것인가를 제도적으로 규정하는 법이다.

AI는 이미 우리 생활 깊숙이 들어와 있다. 금융권에서는 대출 심사와 신용평가에 AI가 활용되고, 병원에서는 영상 판독과 진단 보조에 AI가 쓰인다. 기업은 채용 과정에서 AI를 활용하고, 공공기관은 민원 분석과 행정 의사결정에 AI를 도입하고 있다. 이 과정에서 AI의 판단은 개인의 취업 기회, 대출 가능 여부, 치료 방향과 직결된다. 이런 영역에서 오류나 편향이 발생하면 단순한 기술 문제가 아니라 사회적 문제로 이어진다.

AI 기본법은 바로 이 지점을 제도적으로 정리했다. 금융·의료·교육·공공행정 등 고영향 영역에서 활용되는 AI에 대해 안전성과 책임성을 법적 요구사항으로 명시했다는 점이 핵심이다. 이는 산업을 위축시키려는 조치가 아니라, AI가 핵심 영역으로 더 넓게 확장될 수 있는 조건을 마련하는 일이다. 신뢰가 없으면 확장도 없다. 신뢰는 선언으로 생기지 않는다. 구조와 기준을 통해 형성된다.

기업 입장에서 무엇이 달라지는가. 가장 먼저 필요한 것은 리스크 관리 체계의 정비다. AI 시스템이 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 내부적으로 검증할 수 있어야 한다. 데이터의 출처와 가공 과정은 추적 가능해야 하며, 알고리즘의 판단 기준 역시 설명 가능해야 한다. 문제가 발생했을 때 책임 소재와 대응 절차가 명확해야 한다. 이러한 체계는 단순한 법 준수 장치가 아니라 기업의 신뢰 수준을 보여주는 지표가 된다.

예를 들어 금융기관이 AI 기반 대출 심사 시스템을 운영한다고 가정해 보자. 특정 집단에 불리한 결과가 반복적으로 나타난다면 이는 기술적 오류를 넘어 차별 문제로 번질 수 있다. 이때 데이터 구조와 학습 과정을 투명하게 설명할 수 있다면 사회적 갈등을 줄일 수 있다. 설명 가능성과 추적 가능성은 사후 방어 수단이 아니라 사전 신뢰 구축의 기반이다.

이러한 변화는 대기업만의 과제가 아니다. 스타트업, 중견기업, 공공기관, 의료기관 등 AI를 활용하는 모든 조직이 대상이다. AI는 더 이상 특정 산업의 전유물이 아니라 전 산업의 기반 기술이 되었기 때문이다. 준비 수준이 곧 경쟁력으로 이어지는 구조가 만들어지고 있다.

결국 이 법은 세 가지 층위에서 작동한다. 기업 내부의 관리 체계, 국가 차원의 기준 형성, 그리고 국제 표준 경쟁이다.

국제 환경 역시 빠르게 변하고 있다. 유럽연합은 AI Act를 통해 위험 등급에 따라 규율 체계를 세분화했고, 미국은 안보 관점에서 첨단 AI 기술을 관리하고 있다. 글로벌 기업들은 가장 엄격한 기준을 충족하는 방향으로 시스템을 설계한다. 그렇게 만들어진 기준이 사실상의 국제 표준이 된다. 결국 표준을 만드는 쪽이 시장의 규칙을 정한다.

이 맥락에서 AI안전연구소의 역할은 더욱 중요해진다. 이 기관은 단순히 AI 안전 관련 동향을 소개하는 데 그쳐서는 안 된다. 국내외 규범을 분석해 기업이 참고할 수 있는 판단 기준과 가이드라인을 제공하고, 국내 기업의 모범 사례를 체계적으로 축적해야 한다. 동시에 이러한 사례를 국제 논의에 제시해 한국의 경험이 글로벌 표준 형성에 반영되도록 연결해야 한다. 이는 일종의 '신뢰 인프라' 구축 작업이다.

금융에서 중앙은행이 통화의 신뢰를 관리하듯, AI안전연구소는 AI 안전의 기준을 관리하는 역할을 수행할 수 있다. 기술을 직접 개발하지는 않지만, 기준을 설계하고 시장에 신호를 보낸다. 그 기준이 산업 전반에 내재화될 때, 한국은 외부 표준을 따르는 나라가 아니라 기준 형성에 참여하는 나라가 될 수 있다.

결국 AI 기본법은 규제가 아니라 전략이다. 명확한 기준은 기업의 불확실성을 줄이고 투자자의 예측 가능성을 높인다. 기준의 축적은 표준의 형성으로 이어지고, 표준은 시장 접근성을 높인다. 신뢰가 확보되면 AI는 공공 영역과 글로벌 시장에서 더 넓게 활용될 수 있다.

한국이 AI를 잘 만드는 나라에 머무를 것인가, 아니면 AI를 잘 활용하고 책임 있게 운영하는 나라로 자리매김할 것인가. 그 차이는 기술의 속도가 아니라 기준의 수준에 있다. 더 큰 모델을 만드는 능력보다 더 책임 있는 구조 안에서 기술을 운용하는 능력이 국가 경쟁력을 좌우한다.

AI 기본법은 끝이 아니라 시작이다. 이제 중요한 것은 법의 존재가 아니라 실행이다. 기업과 기관이 기준을 어떻게 내재화하느냐에 따라 한국의 AI 생태계는 도약할 수도, 정체될 수도 있다. AI 시대의 핵심 경쟁 요소는 성능이 아니라 신뢰다. 신뢰를 제도화하는 국가만이 AI 시대의 장기 경쟁력을 확보할 수 있다.

bienns@ekn.kr